整合多层存储，混合存储阵列的成本精简之道

混合存储阵列整合了多种类型的存储元素，能在满足对应多种数据优先级需求的同时实现成本控制。随着混合存储的不断发展，能整合的存储类型范围已经不仅限于闪存和硬盘，还扩大到包括多层闪存、多层硬盘、磁带、对象和基于云的存储，这些存储都被链接到单一和透明的虚拟存储基础架构中，整套架构可以针对每种类型的数据和应用程序优先级自动提供最佳的性能。

本篇文章提供的使用场景剖析可帮助您更好地了解混合存储阵列的优势，以及最适合混合存储的各种数据类型。这些信息可以让您更好地设定使用场景，从而明确采购选型需求。

实时的事务处理大数据。 实时数据通常具备活跃和持久的特性；当用户执行搜索、销售分析或其它动作时，数据库或其他使用实时数据的应用程序也会同时驱动数据流转。自动化分层软件通常会尽量将所有活跃数据保留在尽可能高的层，但是管理员可能希望单独指定一些数据库、分区或数据卷，让这些数据集中保存在一个特定的层，以确保某些应用获得低延迟。如果某些数据在一段时间内不再活跃，这些数据将向较低级的存储层迁移。

对于大数据、数据湖或其他大型数据集，将数据保存在云中的举措值得尝试，分层体系就可根据需要在热、温、冷云存储之间移动数据。

典型的文件服务器数据。 存储在文件服务器上的常见数据类型，包括文本、文字处理数据、电子表格和演示幻灯片，这些数据很少需要闪存的速度。文档或文件被加载到用户终端后，用户输入数据的带宽通常只是每秒几个字符的数量级别，根本不需要亚微秒的响应时间。即使正在渲染的特效或光线追踪图形、或正在编译的大型程序的性能都受到CPU或图形处理能力的限制，数据访问的速度并不是瓶颈。例外情况即使存在也不会太多，完全可以由管理员单独处理。

数据流。 数据流的关键定义是：可预测和连续性，因此数据流不需要闪存的低延迟和随机存取能力。即使是被大量用户同时访问的流式传输数据也非常容易对付，无需使用大量Flash就能获得最优化的性能。另外，数据流通常意味着文件尺寸和数量都很大，因此数据流会大量占用和消耗存储空间，并成为低层存储的理想负载类型。

虚拟系统数据。 与流式数据相比，闪存存储的最适合的负载应该是虚拟服务器和虚拟桌面基础架构（VDI）。这些数据类型可以充分利用闪存的低延迟特性，并提供重复数据删除功能，因为许多虚拟机（VM）与其他虚拟机之间具备极高的数据重复比例。例如，一个拥有100个Windows虚拟机的VDI系统中，每个客户机可能和其它虚拟机有99％的相同数据，可实现的重复数据删除率接近100：1，因此100个虚拟机只需占用比1个虚拟机略多一点的存储空间。闪存存储速度足以支持重复数据删除并轻松处理典型的VDI部署的峰值负载，例如，用户在上午8点登录，在中午注销午餐，下午1点重新登录，并在下午5点重新登录。

自动分层软件对用户和管理员来说是透明的。出现在同一目录中的两个文件实际上可能位于存储系统的不同层，甚至可能位于不同的系存储统或数据中心。存储虚拟化软件能识别很少使用的文件并将其移动到速度较慢、较便宜的存储设备上，同时保留占位符以告知系统文件保存的位置。如果用户打开该文件，则系统会自动从较慢的存储中提取文件，并将其移回更快的层。